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20
16
2
Journal on Communications
February
20
16
201
6
0
30
-
1
37
2
Vol.
37
No.
2
1
2
2
(1.
510507
2.
510006
(ACD)
ACD
ACD
ACD
(PEE)
PEE
TP391
A
LUO Jian
-
gao
1
, HAN Guo
-
qiang
2
, WO Yan
2
(1. Department of Compu
ter, Guangdong AIB Polytechnic College, Guangzhou 510507, China;
2. School of Computer Science and Engineering,
South China University of Technology,
Guangzhou 510006, China)
A novel reversible data hiding algorithm based on difference expansion
called ACD
was
proposed, which use
d
the so
-
called adaptive change direction technology. ACD embeds data by expanding the differences of neighboring pixel
values. In a pair of pixels, a pixel was for reference and the other was for transform. ACD first esti
mates the type of the
pixels area, then chooses transform pixels by the type that it chooses the large value pixel in dark areas and the small va
l-
ue pixel in bright areas, or else selects the pixels by default direction. Theoretical analysis and experiment
al results show
that ACD solves the problem of gray overflow increased dramatically in the reversible data hiding based on prediction
error expansion (PEE) when the carrier is very dark or bright. Compared with the PEE with the existing gray overflow
solut
ion, ACD is suitable for wider types of ca
r
rier and has more stable performance.
reversible data hiding
,
difference expansion
,
gray overflow
,
adaptive data embedding
[1]
(
RDH, reversible data hi
d
ing
)
RDH
20
90
RDH
[2~10]
RDH
[11,12]
RDH
3
[1]
[2
~
10]
[1]
RDH
(PEE
,
prediction error expansion)
PEE
8
2015
-
0
1
-
11
2015
-
0
3
-
15
(
No.
61
472145)
(
No.
U1
035004)
The National Natural Science Foundation of China (
No.
61472145)
,
The National Natural
Science
Found
a-
tion
of
China
Guan
g
dong Province (
No.
U1035004)
doi:
10
.
11959
/j.issn.
1000
-
436
x
.
201
6030
年
月
第
卷第
期
通
信
学
报
广东农工商职业技术学院计算机系
,
广东
广州
;
华南理工大学计算机科学与工程学院
,
广东
广州
)
:
提出一种变换方向自适应的差值扩展可逆数据隐藏算法
,
通过扩展像素对的差值嵌入数据
。
像素对中一为参照像素
,
另一为变换像素
,
根据像素对所处区域类型的估测
,
自适应选择变换像素
,
暗区选
大值像素
,
亮区选小值像素
,
否则选默认方向像素
。
理论分析及实验结果表明
,
解决了预测误差扩展可逆数
据隐藏算
法
在暗或亮载体时灰度溢出急剧增加的问题
,
与采用现有灰度溢出解决方案的
相比
,
改善了
载体普适性
,
性能更稳定
。
:
可逆数据隐藏
;
差值扩展
;
灰度溢出
;
自适应数据嵌入
:
:
可逆数据隐藏
技术
是一种以某种可逆方式把待隐藏数据嵌入到
载体
,
生成相对载体而
言感知变化不明显的含隐载
体
,
在需要时能从该含隐载体中提取被嵌入的数
据
,
且能完全还原载体的数据隐藏技术
。
适用
于对载体失真特别敏感
(
如遥感
、
医学图像
)
的数
据隐藏应用
。
从
世纪
年代末至今
,
相关文献
已刊发了一系列的
具体算法
,
与此同时
,
相关应用技术也不断取得进步
。
现有的
大致可归为以下
类
:
基于无损压缩
;
扩展
变换
;
直方图变换
。
近年来
,
基于预测误差
扩展的
算法
得到了研究人员
的广泛关注
,
因为其具有更好利用
载体空间冗余的能力
。
一般地
,
相对其他类型
的算法具有更优的容量
—
失真性能
。
本文的研究以
位灰度图像为载体
。
由于对载
体直接执行扩展变换无法避免灰度溢出
,
即在扩展
变换某特征值的过程中
,
有可能使参与变换的某些
:
;
:
:
国家自然科学基金资助项目
;
国家自然科学基金广东省联合基金资助项目
—
新颖的差值扩展可逆数据隐藏算法
摘
要
关键词
中图分类号
文献标识码
引言
收稿日期
修回日期
基金项目
罗剑高
,
韩国强
,
沃焱
Novel reversible data hiding based on difference e
x
pansion
Abstract:
Key words:
1
Foundation Items:
·
·
通
信
学
报
第
卷
像素值小于
或大于
,
导致无法正确保存这些
变换后的像素值
,
因此
,
有效的
必须包含能解
决
灰度溢出的处理过程
。
目前
,
采用的
灰度溢
出解决方法
所需付出的代价一般与载体的直方
图分布密切相关
,
比如当载体像素值在
或
附
近占比偏高时
,
解决灰度溢出问题所需的辅
助比特
数急剧增加
。
现
有大多数有关
的文献在防灰
度溢出处理方面讨论的不够充分
,
没有明确指出
所提算法因灰度溢出问题
,
有效容量
—
失真性能
除与载体图数据冗余有关外
,
还与像素直方图边
缘分布有密切联系
,
没有指出载体图过暗或过亮
时算法有效容量
—
失真性能急剧恶化的缺陷
,
其
仿真实验一般也较少涉及较暗或较亮的载体图
。
由于现有灰度溢出解决技术影响了
算法的实
际适用范围
,
因此研究更有效防溢出的技术已成
一个重要的课
题
。
针对现有
在灰度溢出问题处理上存在的
不足
,
本文提出
一种新颖的变换方向自适应的差值
扩展
(
)
算法
。
中的预测算子采用相邻像素预测
,
在不明显增加计
算复杂度的前提下
,
自适应处理
有效解决了暗或亮
载体时
,
有效数据嵌入能力大大下降的问题
,
使载
体直方图边缘分布的大小不再是影响载体数据嵌
入能力的重要因素
,
与现有
算法相比
,
较为显
著地改善了载体的普适性
。
扩展嵌入是一种把数据比特嵌入到扩展特征
值最低有效位
(
)
的可逆变换技术
,
由
在
年首先提出
。
在像素对上定义了一组
称之为差值扩展
(
)
的可逆变换
,
年
,
等
把
推广到预测误差上
,
定义了一套通用的
预测误差扩展可逆变换
,
用
(
)
预测误差算子来计算预测误差
,
随后的
研究者先后提出了几种更有效
的
预测误差算
子
,
用于获取更适合数据嵌入的预测误差值
。
在阐述本文
之前
,
先分析
变换和与之相
关的灰度溢出解决方法
。
在数据嵌入端
,
首先通过某种像素预测算子
,
对宿主
的当前像素值进行预测
,
设当前像素值为
,
其预测值为
,
则像素预测误差
。
基于
位移扩展和两倍扩展变换的数据嵌入规则为
其他
或者
其他
其中
,
为扩展后的像素误差
,
为大于等于
的
嵌入容量参数
,
用于控制
的数据
嵌入容量和
载体的嵌入失真
,
可嵌入的数据总量等于
处在区间
或
的像素量
。
为嵌入
的数据比特
或
。
由扩展后的预测误差
可得到
嵌入数据后的像素值
。
在数据提取端
,
设含隐图像为
,
当前像素值
为
,
先用同一预测算子计算出与嵌入端
相一致
的
预
测值
,
令
,
执行式
或式
的
逆操作
,
可求得对应的
其他
或者
其他
原始载体对应的
,
式
依次对
,
]
或
[
,
]
中的
进行模
运算
(
除
以
求余
),
提取被嵌入的数据
为
需要注意的是
,
式
或
式
可能会使
超出有
效区间
,
致使
无法有效保存
,
从而导致数
据提取端无法正确获取式
或
式
对应的值
,
破坏
变换的可逆
,
即所谓的
灰度溢出问题
。
为确保
变换可逆
,
必须解决
灰度溢出问题
。
解决灰度溢出的策略现在主要有
种
:
令可
能出现溢出的像素保持不变
,
并把与它们位置有关
的信息记录下来作为辅助信息之一
,
传送到数据提
取端
,
以便数据提取时做相应的逆处理
;
压缩载体图的灰度直方图
,
保证扩展变换后
,
像素
54
37
0
255
PEE
PEE
[1
~
10]
0
255
PEE
PEE
[13]
PEE
ACD
,
adaptive change direction
ACD
PEE
LSB
Tian
[2]
2003
Tian
DE
2
007
Thodi
[3]
DE
(PEE)
MED
median edge
detector
PEE
[4
~
10]
ACD
PEE
I
ˆ
ˆ
1,
1, 1
2 ,
(1)
1, +1
1,
2 ,
(2)
0
RDH
RDH
[-
-
1,
]
[-
,
+1]
(0
1)
ˆ
'
ˆ
ˆ
ˆ
(1)
(2)
1, 2 +1
1, 2 2
,
2
(3)
1, 2 2
1, 2 1
,
2
(4)
ˆ
(5)
[-
2
-
2
2
+1
-
2
-
1
2
+2
2
2
mod 2
(5)
(1)
(2)
'
[0, 255]
(1)
(2)
PEE
2
1
)
[2
~
5,8,9]
2
)
201
6030
-
2
2
2.1
PEE
2.2
相关工作及分析
变换
灰度溢出解决方法
x
x
e x x
e
e
? e ?
e e
? e ?
e b
e
? e ?
e e
? e ?
e b
e
?
e
?
?
?
?
b
e
x x e
I
x
x
x
x
e x x'
e
e
? e ?
e e
? e ?
e
e
? e ?
e e
? e ?
e
x e x'
?
?
?
?
e
b e
x
x
= −
+ + >
′
= − − < − −
+
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− − > +
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= + + < − −
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′
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